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引用Muller DRP，Stenvers DJ，Malekzadeh A，Holleman F，Painter RC和Siegelaar SE（2023）P
在单个胎盘中，在体内人胎盘灌注中显示胎儿与母性肽浓度比为≤0.017。liraglutide（GLP1激动剂）在人类研究中至少3.5小时后至少3.5小时，在人类研究中至少有一个受试者的胎儿转移。在动物研究中，GLP-1激动剂在母乳中排泄。人类有关排泄的数据不可用。在动物研究中，SGLT2抑制剂通常在三个月期间是安全的，但是在产后第21至90天，在少年大鼠中暴露，这是与人类肾脏发育的第二和第三三个月相吻合的时期，导致肾骨盆和小管的扩张。人类数据由SGLT2抑制剂使用过程中无意中妊娠的药物数据库组成，发现流产和先天性畸形的增加。在动物研究中， SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长，但人类数据尚无。SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长，但人类数据尚无。
混乱的根源——产品差异化和市场结构是混乱的根源 Malek Simon GRIMM 卡塞尔大学 Henschelstraße 2,
doi: 10.25019/STR/2023.020 摘要 产品差异化和多样化是使公司产品与客户需求更加紧密结合的重要方法，同时可以提高价格、增加收入、提高盈利能力并增强竞争优势。使公司的产品与客户的需求和愿望紧密结合变得越来越重要。以客户为中心也是为了使公司的产品与客户需求保持一致，而客户体验有助于提高客户满意度。产品差异化描述了产品的改变，而产品多样化描述了为未开发的市场提供新产品，一些学者认为这是产品差异化的广泛形式。在促进产品差异化的同时，研究表明，通过差异化的产品供应可以从市场中获得更多支付意愿。此外，由于每个客户都能找到最能满足其需求的产品，因此销售量会增加。然而，品种过多会导致公司不经济，并增加复杂性成本。本文阐述了产品差异化的假设、动态和影响，以及随之而来对市场和市场定位的影响。结果表明，产品差异化并不总是符合理论假设，偏离理论最优品种数量会带来过度差异化的风险。 关键词 选择过剩；客户困惑；市场动态；市场结构；产品差异化；产品多样化 简介 市场已逐步从简单转向复杂、从稳定转向动态，最后从单一转向整体 (Neu & Brown, 2005)。因此，公司通过向客户提供更适合其需求的产品，变得更加以客户为中心 (Gebauer et al., 2011)。以客户为中心被视为公司生存和盈利的先决条件——它描述了将客户利益置于公司中心的努力 (Gummesson, 2008; Habel et al., 2020)。产品多样化和差异化是经常用于此目的的有用方法。客户需求也是产品多样化的原因之一，随着时间的推移，产品多样化显著增加（ElMaraghy 等，2013）。在自我一致性方面，选择性消费产品是展示某人身份的一种广受欢迎的方法（Sirgy，1982）。客户有机会在个性化产品变体中进行选择，并有机会订购单个定制产品，总结如下
如何引用本文 Karami MH、Abdouss M、Maleki B. 药物输送系统中最先进的金属纳米粒子：全面回顾。Na
摘要 人们对纳米技术、电磁学和光学领域的最新进展越来越感兴趣，也越来越感兴趣。这种跨学科合作涵盖了纳米材料、纳米电子学和纳米生物技术等领域，这些领域的应用往往有重叠。一个备受关注的领域是金属纳米粒子 (MNP) 的使用，它已在医学领域取得了显著的进步。MNP 有望显著提高药物输送效率、减少不良副作用并提高输送精度。它们还可用于诊断、生物相容性材料的开发和营养保健品的探索。在药物输送中使用金属纳米粒子具有提高稳定性、延长循环时间、增强分布和精确靶向等好处。纳米生物技术领域促进了生产 MNP 的环保方法（称为绿色合成）的创建。MNP 在药物输送中提供了更好的稳定性和靶向释放，同时也提供了一种比化学合成更可持续的替代方案。本综述旨在探讨 MNP 在药物输送中的应用挑战和前景，特别关注制造和修饰金属纳米载体的可持续方法。本综述还探讨了各种 MNP 在药物输送系统 (DDS) 中的应用。
10.1038/s42004-022-00744-x Maleki, R.、Shams, SM、Chellehbari, YM、Rezvantalab, S.、Jahromi, AM、Asadnia, M.，... & Razmjou, A. (2022)。利用人工智能发现离子选择性膜的材料。Communications Chemistry，5，1-13。https://doi.org/10.1038/s42004-022-00744-x 本期刊文章发布于 Research Online。https://ro.ecu.edu.au/ecuworks2022-2026/1594
人们已经做出了重大尝试来提高离子选择性膜 (ISM) 的生产效率和降低价格，而传统方法存在局限性、实验成本高和计算耗时的缺点。消除实验限制的最佳方法之一是人工智能 (AI)。本综述讨论了人工智能在材料发现和 ISM 工程中的作用。人工智能可以通过数据分析最大限度地减少实验测试的需要，从而加速基于使用 ISM 模拟结果的模型的计算方法。与计算化学的结合使人工智能能够在输出模型中考虑原子特征，因为人工智能充当了实验数据和计算化学之间的桥梁，以开发可以使用实验数据和原子特性的模型。这种混合方法可用于离子提取膜的材料发现，以研究基于人工智能的材料发现的能力、挑战和未来前景，为 ISM 工程铺平道路。
已发布版本 (APA) 的引用：Khedri, M., Beheshtizadeh, N., Rostami, M., Sufali, A., Rezvantalab, S., Dahri, M., Maleki, R., Santos, H. A., & Shahbazi, M.-A. (2022)。人工智能深度探索影响姜黄素负载电纺纳米纤维物理化学性质的参数。Advanced NanoBiomed Research，2(6)，文章 2100143。https://doi.org/10.1002/anbr.202100143
人工智能 (AI) 方法在药物发现和递送系统的设计和优化中得到了广泛考虑。在此，机器学习方法用于优化载姜黄素 (CUR) 纳米纤维的生产。通过文献调查挖掘所需数据，并检测和研究两类（包括基于材料和机器的参数）作为最终结果的有效参数。AI 结果表明，高密度聚合物具有较低的 CUR 释放率；然而，随着聚合物密度的增加，许多类型聚合物中的 CUR 包封效率 (EE) 都会增加。当分子量在 100 至 150 kDa 之间、CUR 浓度为 10 – 15 wt% 时，可获得最小直径、最高 EE 和最高药物释放百分比，聚合物密度在 1.2 – 1.5 g mL 1 范围内。此外，最佳距离为 23 cm、流速为 3.5 – 4.5 mL h 1 、电压在 12.5 – 15 kV 范围内可获得最高的释放率、最高的 EE 和最低的纤维平均直径。这些发现为未来通过 AI 方法设计和生产具有理想特性和性能的载药聚合物纳米纤维开辟了新道路。
ts。 Mohd Firdaus Malek博士 - Teknologi Mara大学（UITM）
LA 0.7 Ba 0.3 Mn 1-X M X O 3（M = Fe 3+，Mo 6+：X = 0，0.01，0.01，0.01，0.02，0.03，0.04）结构，电气，磁性和电阻效应结构，电气，磁性和电阻效应